Výstupy regionálních klimatických modelů na území ČR pro období 2015 až 2060

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Výstupy regionálních klimatických modelů na území ČR pro období 2015 až 2060"

Transkript

1 50 40 Výstupy regionálních klimatických modelů na území ČR pro období 2015 až Mgr. Michal Belda, Ph.D. doc. RNDr. Petr Pišoft, Ph.D. Mgr. Michal Žák, Ph.D. Katedra fyziky atmosféry Matematicko-fyzikální fakulta, Univerzita Karlova v Praze

2 Studie vznikla dle sjednaných specifikací pro potřeby projektu Národní strategie adaptace budov na změnu klimatu analytického centra Glopolis a aliance Šance pro budovy. Projekt byl podpořen z prostředků EHP a Norských fondů v ČR. Podpořeno grantem z Islandu, Lichtenštejnska a Norska. Supported by grant from Iceland, Liechtenstein and Norway.

3 Obsah 1 Úvod Klimatické modely Iniciativa EURO-CORDEX a použité modely Zpracování výstupů klimatických modelů Metodika zpracování modelových výstupů Přehled pojmů Výstupy RCM pro území ČR Letní dny Tropické dny Tropické noci Ledové dny Mrazové dny Relativní vlhkost vzduchu Průměrná teplota Maximální teplota Minimální teplota Sluneční svit Horké vlny Srážky Množství sněhu Hloubka sněhu Období sucha Četnost výskytu teplot Rychlosti větru Proměna městských tepelných ostrovů Index požárního nebezpečí Shrnutí výsledků Použitá literatura... 57

4 1 Úvod 1.1 Klimatické modely Klimatický systém je složitá soustava skládající se z několika součástí (atmosféra, hydrosféra, kryosféra, zemský povrch, biosféra), které jsou propojeny řadou procesů výměny hmoty a energie a zpětných vazeb. Modelování takto komplexního systému a jeho vývoje je velmi náročná úloha, pro kterou se jako hlavní nástroje používají globální klimatické modely (GCM). Ty tuto úlohu řeší metodou numerické integrace fyzikálních rovnic popisujících chování klimatického systému. GCM operují globálně, tedy popisují atmosférické pochody na celé ploše zemského povrchu, přičemž v současné generaci zahrnují interakce atmosféry s oceány a pevninským povrchem. Mnohé modely přidávají také uhlíkový cyklus, ty se označují jako ESM (Earth System Models). Výpočetní náročnost globálních modelů je taková, že i při použití nejmodernější výpočetní techniky je nutné značně omezit modelové rozlišení. Typicky se tak tyto modely integrují s horizontálním rozlišením řádu 100 km (to znamená, že pro každou buňku sítě velikosti řádově 100x100 km připadá jedna hodnota teploty, tlaku, vlhkosti a dalších fyzikálních proměnných). V tomto rozlišení nevyhnutelně dochází k mnoha zjednodušením a mnoho procesů probíhajících na kratších škálách model nepopisuje implicitně, ale používají se tzv. fyzikální parametrizace. Nedostatečné rozlišení dále omezuje reprezentaci procesů interakce atmosféry se zemským povrchem v důsledku shlazení topografie, využití povrchu apod (graf 1.1.1). Aplikace výstupů GCM pro zkoumání regionálního klimatu vyžaduje zahuštění informací, které bude respektovat regionální a lokální charakteristiky. Pro tuto úlohu se využívají různé metody, dvě nejpoužívanější jsou založeny na statistických postupech (statistický downscaling, SD) a numerické integraci fyzikálních rovnic na omezené oblasti (dynamický downscaling, běžně označováno jako regionální klimatické modely, RCM). Obě metody mají svoje výhody a nevýhody (např. výpočetní náročnost RCM oproti SD, naproti tomu fyzikálně konzistentní popis). Komplexní projekty zkoumající výstupy klimatických modelů často používají obě metody komplementárně. Z důvodu výpočetní náročnosti RCM obvykle operují v rozlišení řádu 10 km (graf 1.1.2), které umožňuje v mnohem větším detailu popsat zejména procesy interakce se zemským povrchem. I v tomto rozlišení ovšem mnoho procesů modely musí parametrizovat (typicky konvektivní procesy, vliv městské zástavby a další). RCM pro svůj běh potřebují vstupy na okraji svojí integrační domény (tzv. okrajové podmínky). Pro tento účel jsou používány výstupy GCM, přičemž regionální model má pouze omezenou možnost tato pole opravit. Graf 1.1.1: Topografie modelu s prostorovým rozlišením 100 km. 2

5 Graf 1.1.2: Topografie modelu s prostorovým rozlišením 10 km. Modelování klimatu pomocí GCM a RCM je z povahy řešené problematiky zatíženo neurčitostmi, které je třeba vzít do úvahy, pokud chceme používat modelové simulace jako vstup pro adaptační strategie. Neurčitosti vyplývají jak z výše zmíněných omezení, tak z principu chaotického chování klimatického systému. Zdroje neurčitostí ve scénářích vývoje klimatu jsou mimo jiné: vnitřní variabilita systému, scénáře emisí skleníkových plynů a omezení daná formulací klimatických modelů (GCM i RCM). Rozsah neurčitosti se v klimatických modelech zkoumá metodou ensemblových simulací. Změnou některých parametrů simulace můžeme zjistit rozptyl výsledků. Například použitím více různých scénářů koncentrací skleníkových plynů jedním modelem můžeme zkoumat nejistotu plynoucí z neznalosti budoucího vývoje těchto koncentrací. Neurčitosti dané formulací modelů je podobně možné odhadovat použitím více různých modelů pro jeden scénář nebo více modifikací jednoho modelu, např. použitím jiných fyzikálních parametrizací. Kvalifikovaný odhad neurčitosti potom vyžaduje vygenerování velké skupiny simulací (ensemble), kvůli čemuž se výpočetní nároky násobí. Z tohoto důvodu jsou takové skupiny simulací zpravidla produkování v rámci koordinovaných projektů, při kterých spolupracuje více institucí. V komunitě globálních klimatických modelů se jedná převážně o projekt CMIP (Coupled Model Intercomparison Project), který je v současné době ve své páté fázi (hovoříme tak o modelech CMIP5, Výstupy těchto modelů byly použity pro Pátou hodnotící zprávu Mezivládního panelu pro změny klimatu IPCC (https://www.ipcc.ch/), pro kterou byly také nadefinovány scénáře vývoje koncentrací skleníkových plynů a využití povrchu nazývané Representative Concentration Pathways (RCP). Ty jsou označeny podle přibližného celkového radiačního působení v roce 2100 v porovnání s rokem 1750: - RCP2.6 2,6 W/m 2 výrazné snížení koncentrace CO2 v atmosféře, - RCP4.5 4,5 W/m 2 stabilizace koncentrace CO2 na nižší úrovni, - RCP6.0 6,0 W/m 2 stabilizace koncentrace CO2 na vyšší úrovni, - RCP8.5 8,5 W/m 2 bez omezení emisí. 3

6 1.2 Iniciativa EURO-CORDEX a použité modely Z nedávných regionálních klimatických studií používajících techniky downscalingu lze zmínit např. projekty PRUDENCE (http://prudence.dmi.dk) a ENSEMBLES (http://www.ensembles-eu.org/). V roce 2009 vzešla ze Světového programu výzkumu klimatu (World Climate Research Programme, WCRP) iniciativa CORDEX (Coordinated Regional climate Downscaling Experiment). V rámci této iniciativy je výše zmíněná problematika adresována. Technikami dynamického i statistického downscalingu jsou zkoumány nejistoty v projekcích budoucího klimatu a koordinovanými projekty založenými na tomto rámci vytvářeny regionální scénáře klimatu pro všechny kontinenty. Evropská odnož iniciativy CORDEX se nazývá Euro-CORDEX (http://www.euro-cordex.net/). V jejím rámci jsou realizovány klimatické simulace regionálními modely s rozlišením 0.44 a Simulace z iniciativy Euro-CORDEX ve vyšším rozlišení, tedy 0.11, slouží jako podklady pro tuto studii. V době zpracování této studie byla v archivu Euro-CORDEX k dispozici pouze omezená sada modelových výstupů. Z nich byla vybrána podskupina modelů, pro které byly dostupné všechny prvky potřebné ke zpracování požadovaných výstupů (Tabulka 1.2.1). Všechny regionální simulace byly řízeny globálními modely z projektu CMIP5. Tabulka 1.2.1: Seznam použitých modelových výstupů z iniciativy Euro-CORDEX; SMHI: Rossby Centre, Swedish Meteorological and Hydrological Institute; DMI: Danish Meteorological Institute; KNMI: Royal Netherlands Meteorological Institute CNRM-CM5 ICHEC-EC-EARTH ICHEC-EC-EARTH ICHEC-EC-EARTH MPI-ESM-LR MOHC-HadGEM2-ES MOHC-HadGEM2-ES GCM SMHI-RCA4 DMI-HIRHAM5 KNMI-RACMO22E SMHI-RCA4 SMHI-RCA4 KNMI-RACMO22E SMHI-RCA4 RCM 4

7 2 Zpracování výstupů klimatických modelů 2.1 Metodika zpracování modelových výstupů Dle zadání studie byly zpracovány simulace zahrnující emisní scénáře RCP4.5 a RCP8.5 pro dvě období a , dále potom období pro historický běh. Z důvodu omezené možnosti interpretace modelových výstupů bez vyhodnocení modelového vychýlení byly nad rámec zadání zpracovány základní charakteristiky odchylek simulací od pozorovaných hodnot pro teploty a srážky. Modelové hodnoty byly srovnány s gridovanou databází E-OBS v (http://www.ecad.eu/). Základním vyjádřením modelových simulací jsou rozdílové mapy. Ty zobrazují barevnou škálou rozdíly průměrné hodnoty proměnné ve scénáři a průměru v referenčním období (ensemblový průměr). Konturami je dále zobrazen ensemblový rozptyl těchto rozdílů vyjádřený směrodatnou odchylkou. Pro základní prvky jsou tyto mapy zpracovány ve dvojím provedení: roční průměry a sezónní průměry. Sezóny jsou definovány následovně: zima = prosinec, leden, únor; jaro = březen, duben, květen; léto = červen, červenec, srpen; podzim = září, říjen, listopad. Kromě ročních a sezónních průměru byly zpracovány také roční chody veličin, vyjádřené průměrnými hodnotami v jednotlivých měsících. Ty byly spočítány pro dvě vybraná města, Prahu a Brno. Protože modelové simulace iniciativy Euro-CORDEX neuvažovaly vliv budov ve městech, ani jinak neparametrizovaly městské povrchy, byly tyto hodnoty spočítány pouze jako průměr z bodů sítě, které svou polohou odpovídají těmto městům. Charakteristiky odvozené ze základních proměnných, tedy extrémní indexy, jsou definovány v tabulce Z definic těchto indexů plyne citlivost na modelové vychýlení. Proto byly nad rámec zadání zpracovány tyto indexy také z časových řad zpracovaných tzv. delta metodou, kdy je k pozorovaným hodnotám klimatických proměnných v referenčním období přičten rozdíl modelových hodnot pro budoucí období od hodnot v referenčním období (srážky jsou násobeny podílem). Tato metoda představuje nejjednodušší z mnoha možných způsobů korekce modelového vychýlení. Využití komplexnějších metod by vyžadovalo podrobnější databázi pozorovaných hodnot a také časově zcela přesahuje rámec této studie. Tabulka 2.1.1: Definice extrémních indexů Index Mrazový den Ledový den Letní den Tropický den Tropická noc Index horkých vln Index sucha Definice Den, kdy teplota klesne pod 0 C (Tmin < 0 C) Den, kdy teplota nestoupne nad 0 C (Tmax < 0 C) Den, kdy teplota vystoupí nad 25 C (Tmax > 25 C) Den, kdy teplota vystoupí nad 30 C (Tmax > 30 C) Noc, kdy teplota neklesne pod 20 C (Tmin > 20 C) Počet období horkých vln za rok; horká vlna = více než 5 dnů za sebou, kdy norm maximální teplota přesáhne normálovou alespoň o 5 C (T max > T max + 5 C) Počet epizod sucha za rok; epizoda sucha = období alespoň 5 dnů beze srážek (R < 1mm) Pro zhodnocení rizika požárů byly vybrány dva indexy, které je možné spočítat z dostupných modelových výstupu: Angströmův index a Nesterovův index. ( ) ( ) R 27 T Angströmův index je definován vztahem A = +, kde T je teplota vzduchu ( C) a R je relativní vlhkost (%). Hodnoty indexu potom určují riziko vzniku požáru podle Tabulky

8 Tabulka 2.1.2: Hodnoty Angströmova indexu a související riziko požáru Hodnota indexu A1 pro hodnoty A>4.0 A2 pro hodnoty 3.0<A<4.0 A3 pro hodnoty 2.5<A<3.0 A4 pro hodnoty 2.0<A<2.5 A5 pro hodnoty A<2.0 Riziko požáru požár nepravděpodobný podmínky požáru nepříznivé podmínky příznivé podmínky příznivější požár velmi pravděpodobný W Nesterovův index je definován vztahem N = (T i D i )T i, i=1 kde T je teplota vzduchu ( C), D teplota rosného bodu ( C) a W je počet dnů od posledního dne se srážkami R > 3mm. Hodnoty indexu potom určují riziko vzniku požáru podle Tabulky Tabulka 2.1.3: Hodnoty Nesterovova indexu a související riziko požáru Hodnota indexu N1 pro hodnoty N<300 N2 pro hodnoty 301<N<1000 N3 pro hodnoty 1001<N<4000 N4 pro hodnoty 4001<N<10000 N5 pro hodnoty N>10000 Riziko požáru žádné nebezpečí požáru nízké nebezpečí střední nebezpečí vysoké nebezpečí extrémně vysoké nebezpečí S ohledem na charakter modelových simulací, nejistoty získaných výsledů a další je potřeba při interpretaci zpracování modelových výsledků brát v úvahu fakt, že: - Modelové simulace klimatu jsou zatížené neurčitostmi vyplývajícími z chaotického chování, nedokonalého poznání a popisu klimatického systému a nejistoty ve scénářích vývoje koncentrací skleníkových plynů a využití povrchu. - Výstupem klimatických modelů je scénář, tedy projekce možného budoucího vývoje. Nejedná se o deterministickou předpověď ve smyslu předpovědi počasí. Autoři studie děkují za možnost použití dat E-OBS (Haylock et al., 2008) z projektu EU-FP6 ENSEMBLES (http:// ensembles-eu.metoffice.com), poskytovatelům dat z projektu ECA&D (http://www.ecad.eu) a rovněž za možnost zpracovat modelové výstupy iniciativy Euro-CORDEX (http://www.euro-cordex.net/). 6

9 2.2 Přehled pojmů Den ledový den, v němž maximální teplota vzduchu byla nižší než 0 C. Den letní den, v němž maximální teplota vzduchu byla 25 C nebo vyšší. Den mrazový den, v němž minimální teplota vzduchu byla nižší než 0 C. Den tropický den, v němž maximální teplota vzduchu byla 30 C nebo vyšší. Horká vlna v rámci studie definováno jako epizoda, ve které dojde v alespoň šesti po sobě jdoucích dnech k překročení dlouhodobého průměru maximální denní teploty pro daný den o 5 stupňů a víc. Hustota pravděpodobnosti (též hustota rozdělení pravděpodobnosti) funkce určující rozdělení pravděpodobnosti spojité veličiny (v našem případě teploty vzduchu). Noc tropická noc, v níž minimální teplota vzduchu neklesla pod 20 C. Období sucha v rámci studie definováno jako epizoda, kdy jsou denní srážky nižší než 1 mm po dobu delší než pět dní. Tepelný ostrov města oblast zvýšené teploty vzduchu nad městem ve srovnání s venkovským okolím. Toto zvýšení teploty se projevuje zpravidla do výšky 1 až 2 km nad povrchem města. Teplota maximální maximální denní hodnota teploty vzduchu určená jako maximum hodnot teploty měřených v pravidelných intervalech. Teplota minimální minimální denní hodnota teploty vzduchu určená jako minimum hodnot teploty měřených v pravidelných intervalech. Teplota průměrná průměrná denní hodnota teploty vzduchu vypočtená jako aritmetický průměr hodnot teploty měřených v pravidelných intervalech. 7

10 3 Výstupy RCP pro území ČR 3.1 Letní dny Letní dny patří v Česku mezi základní charakteristické dny, jejichž trvání, počet i vývoj v čase sledují klimatologové. Relativní změny počtu letních dnů 1 pro období a vůči simulaci historického období jsou zobrazeny v grafu Výsledky ukazují relativní nárůst počtu letních dnů pro obě studovaná období i pro oba scénáře. Nejvyšší nárůst se ukazuje v Moravských úvalech tam by se jejich počet měl ze současných zvýšit na víc než 100 dnů za rok kolem poloviny tohoto století. Mezi regiony s výraznějším nárůstem počtu letních dnů dále patří oblast České tabule, širší oblast kolem Vltavy táhnoucí se z Prahy na jih Čech, nebo severní část Moravské brány. Naopak mezi oblasti s minimálním nárůstem počtu letních dnů patří zejména Graf 3.1.1: Rozložení počtu letních dnů pro období RCP8.5 RCP4.5 Graf 3.1.2: Rozložení počtu letních dnů pro scénáře RCP4.5 a RCP8.5 (řádky). Rozdíly mezi simulacemi budoucích období a (sloupce) a simulacemi pro historické období viz kapitola 2 Zpracování výstupů klimatických modelů 8

11 horské oblasti a centrální oblasti Českomoravské vrchoviny. Vzhledem k malému počtu letních dnů v těchto oblastech v současnosti je ale i tato změna relativně velká. Množství letních dnů vzrůstá pro vzdálenější období a pro scénář RCP8.5. Pro období se vzrůst počtu letních dnů pohybuje zejména mezi hodnotami dnů. Pro období se vzrůst počtu letních dnů pohybuje zejména mezi hodnotami dnů. Grafy zobrazují absolutní hodnoty počtu letních dnů pro simulace budoucích období. Ze srovnání s rozložením pro historické období je zřejmé, že se prohlubují rozdíly mezi oblastmi s minimálním a maximálním počtem letních dnů RCP8.5 RCP4.5 Graf 3.1.3: Rozložení počtu letních dnů pro scénáře RCP4.5 a RCP8.5 (řádky). Absolutní počty pro simulace budoucích období a (sloupce). 9

12 3.2 Tropické dny Tropické dny 1 se na rozdíl od dnů letních objevují podstatně méně často, z databáze pozorování E-OBS odvozené charakteristiky ukazují minimální výskyt (zejména v horských oblastech). Jejich výskyt představuje pro obyvatele velkou tepelnou zátěž, zejména ve městech (viz též pasáž o městských tepelných ostrovech). Relativní změny počtu tropických dnů pro období a vůči historickému období jsou zobrazeny v grafu Rozložení výsledků pro budoucí období je celkem podle očekávání podobné rozložení výsledků pro počet letních dnů. Výsledky ukazují celkový nárůst počtu tropických dnů pro obě studovaná období i pro oba scénáře. Nejvyšší zvýšení počtu těchto horkých dnů je indikováno na jižní Moravě (přibližně mezi Znojmem a Hodonínem). Mezi regiony s výraznějším nárůstem počtu tropických dnů dále patří oblast České tabule, opět širší okolí Vltavy táhnoucí se z jižních Čech na sever, Plzeňsko a Hornomoravský úval a taky širší okolí Ostravy. Naopak Graf 3.2.1: Rozložení počtu tropických dnů pro období RCP8.5 RCP4.5 Graf 3.2.2: Rozložení počtu tropických dnů pro scénáře RCP4.5 a RCP8.5 (řádky). Rozdíly mezi simulacemi budoucích období a (sloupce) a simulacemi pro historické období viz kapitola 2 Zpracování výstupů klimatických modelů 10

13 mezi oblasti s minimálním nárůstem počtu tropických dnů patří výše položené oblasti Česka (Doupovské hory a Slavkovský les, Vysočina) a pochopitelně horské oblasti tam se pravděpodobně ani polovině století ještě tropické dny objevovat nebudou (zejména v polohách nad 1300 metrů). Množství tropických dnů opět stoupá pro vzdálenější období a pro scénář RCP8.5. Pro období se vzrůst počtu tropických dnů pohybuje zejména mezi hodnotami 2-6 dnů. Pro období se vzrůst počtu tropických dnů pohybuje zejména mezi hodnotami 8-12 dnů v nejteplejších oblastech (jižní Morava) to pak bude znamenat zhruba 25 až 30 tropických dnů za rok. Grafy zobrazují absolutní hodnoty počtu tropických dnů pro simulace budoucích období. Ze srovnání s rozložením pro historické období je zřejmé, že se prohlubují rozdíly mezi oblastmi s minimálním a maximálním počtem tropických dnů RCP8.5 RCP4.5 Graf 3.2.3: Rozložení počtu tropických dnů pro scénáře RCP4.5 a RCP8.5 (řádky). Absolutní počty pro simulace budoucích období a (sloupce). 11

14 3.3 Tropické noci Tropické noci 1 se vyskytují velmi zřídka (což je dobře patrné i z grafu 3.3.1) a to jen v nejteplejších oblastech Česka, na většině území se ani nevyskytují každý rok. Častější výskyt lze v posledních dekádách pozorovat pouze v centru Prahy, což souvisí s nárůstem tepelného ostrova města (viz dále pasáž o městských tepelných ostrovech). Tropické noci představují už značnou tepelnou zátěž pro obyvatele a výrazné snížení jejich tepelného komfortu za takových nocí je totiž velmi obtížné větráním snížit teplotu ve vnitřních prostorách budov na mez vhodnou pro kvalitní spánek. Relativní změny počtu tropických nocí pro období a vůči historickému období jsou zobrazeny v grafu Výsledky ukazují relativní nárůst počtu tropických nocí pro obě studovaná období i pro oba scénáře. Vysoký nárůst je podobně jako u tropických dnů pozorován na jižní Moravě (zejména oblast Dyjsko-Svrateckého úvalu), dále v Praze a okolí a ve středním Polabí (Kolínsko až Mělnicko) Graf 3.3.1: Rozložení počtu tropických nocí pro období RCP8.5 RCP4.5 Graf 3.3.2: Rozložení počtu tropických nocí pro scénáře RCP4.5 a RCP8.5 (řádky). Rozdíly mezi simulacemi budoucích období a (sloupce) a simulacemi pro historické období viz kapitola 2 Zpracování výstupů klimatických modelů 12

15 Modelové simulace ukazují prakticky zanedbatelné změny výskytu tropických nocí na většině území ČR kromě výše zmíněných regionů. Množství tropických nocí obecně stoupá pro vzdálenější období a pro scénář RCP8.5. Pro období se vzrůst počtu tropických nocí v daných regionech pohybuje mezi hodnotami 1-3 noci. Pro období se vzrůst počtu tropických nocí pohybuje zejména mezi hodnotami 5-7 nocí. Je nutné opět připomenout významný vliv městského tepelného ostrova na zvýšení nočních minimálních teplot vzduchu a tedy i možnost častějšího výskytu tropických nocí ve velkých městech, což je pod úrovní rozlišení použitého modelu detaily viz kapitola 3.19 o městských tepelných ostrovech RCP8.5 RCP4.5 Graf 3.3.3: Rozložení počtu tropických nocí pro scénáře RCP4.5 a RCP8.5 (řádky). Absolutní počty pro simulace budoucích období a (sloupce). 13

16 3.4 Ledové dny Ledové dny 1 patří k základním charakteristickým dnům popisujícím zimní období v Česku. Relativní změny počtu ledových dnů pro období a vůči historickému období jsou zobrazeny v grafu Výsledky ukazují pokles počtu ledových dnů pro obě studovaná období i pro oba scénáře. Nejvyšší pokles se ukazuje v oblastech Krkonoš, Jeseníků, Hostýnsko-Vsetínské pahorkatiny, Českomoravské vrchoviny, Šumavy, Českého lesa a jihu Krušných hor to je ale logické s ohledem na skutečnost, že právě v těchto oblastech je počet ledových dnů vyšší než v nižších polohách. Mezi regiony s minimálním poklesem počtu ledových dnů naopak patří oblast Středočeského kraje, střed Jihočeského kraje v okolí Vltavy, jih Moravy a oblast Moravské brány tedy teplejší oblasti, ve kterých je už v současnosti počet ledových dnů poměrně malý většinou nižší než 30 dnů za rok. Pro období se pokles počtu ledových dnů v daných regionech pohybuje mezi hodnotami Graf 3.4.1: Rozložení počtu ledových dnů pro období RCP8.5 RCP4.5 Graf 3.4.2: Rozložení počtu ledových dnů pro scénáře RCP4.5 a RCP8.5 (řádky). Rozdíly mezi simulacemi budoucích období a (sloupce) a simulacemi pro historické období viz kapitola 2 Zpracování výstupů klimatických modelů 14

17 dne. Pro období je pokles počtu ledových dnů pro scénář RCP4.5 podobný, v případě scénáře RCP8.5 dosahuje pokles v maximu až dnů. Grafy zobrazují absolutní hodnoty počtu ledových dnů pro simulace budoucích období. Ze srovnání s rozložením pro historické období je zřejmé, že se snižují rozdíly mezi oblastmi s minimálním a maximálním počtem ledových dnů RCP8.5 RCP4.5 Graf 3.4.3: Rozložení počtu ledových dnů pro scénáře RCP4.5 a RCP8.5 (řádky). Absolutní počty pro simulace budoucích období a (sloupce). 15

18 3.5 Mrazové dny Mrazové dny 1 se v současnosti ve vyšších a horských polohách vyskytují zhruba v polovině dnů z celého roku, zatímco v centru Prahy jich je sotva 80. Relativní změny počtu mrazových dnů pro období a vůči historickému období jsou zobrazeny v grafu Výsledky ukazují pokles počtu mrazových dnů pro obě studovaná období i pro oba scénáře. Nejvyšší pokles se ukazuje v severní polovině Čech, přesněji v pásu táhnoucím se z Podkrušnohoří přes Českolipsko, Semilsko a Jičínsko až na Náchodsko. Vyšší pokles počtu mrazových dnů je indikován rovněž v rozsáhlých oblastech kraje Vysočina, Jihomoravského, Olomouckého a Zlínského kraje. Mezi regiony s minimálním poklesem počtu mrazových dnů naopak patří oblast Šumavy, jihu Moravy, Moravskoslezských Beskyd a rozsáhlé oblasti Středočeského, Plzeňského a Karlovarského kraje. Opět je při interpretaci této projekce nutné uvážit, že počet mrazových dnů je v nižších polohách nižší než ve výše Graf 3.5.1: Rozložení počtu mrazových dnů pro období RCP8.5 RCP4.5 Graf 3.5.2: Rozložení počtu mrazových dnů pro scénáře RCP4.5 a RCP8.5 (řádky). Rozdíly mezi simulacemi budoucích období a (sloupce) a simulacemi pro historické období viz kapitola 2 Zpracování výstupů klimatických modelů 16

19 položených oblastech. Zajímavá je skutečnost, že v oblasti Šumavských plání, které jsou vyhlášeny vysokým počtem mrazových dnů, je předpokládán relativně menší pokles ve srovnání s podobně vysoko ležícími oblastmi na severu Čech. Což může mimo jiné souviset se specifickým utvářením terénu vhodným pro výrazné noční ochlazování vzduchu, kdy i uprostřed léta není vyloučen pokles pod bod mrazu. Pokles mrazových dnů je výraznější pro vzdálenější období v případě scénáře RCP8.5. V případě scénáře RCP 4.5 je pokles počtu mrazových dnů nižší pro období než v pro období Pro období se pokles počtu mrazových dnů pohybuje zejména mezi hodnotami dnů. Pro období se pokles počtu mrazových dnů pohybuje zejména mezi hodnotami dnů v případě scénáře RCP8.5. Pro scénář RCP4.5 se změna pohybuje zejména v rozmezí Grafy zobrazují absolutní hodnoty počtu mrazových dnů pro simulace budoucích období. Ze srovnání s rozložením pro historické období je zřejmé, že se zvyšují rozdíly mezi oblastmi s minimálním a maximálním počtem mrazových dnů RCP8.5 RCP4.5 Graf 3.5.3: Rozložení počtu mrazových dnů pro scénáře RCP4.5 a RCP8.5 (řádky). Absolutní počty pro simulace budoucích období a (sloupce). 17

20 3.6 Relativní vlhkost vzduchu (RH) Relativní vlhkost vzduchu se v klimatologii používá jako základní charakteristika vlhkostních poměrů a udává se v procentech. Je dána poměrem aktuálního obsahu vodní páry ve vzduchu (aktuálního tlaku vodní páry) a maximálního možného obsahu vodní páry při dané teplotě (maximálního tlaku vodní páry při dané teplotě). Obecně platí, že relativní vlhkost s výškou mírně roste, i když prostorové rozložení jejích hodnot v Česku není příliš variabilní. Relativní změny ročního průměru množství relativní vlhkosti RH pro období a vůči simulaci historického období jsou zobrazeny v grafu Výsledky poukazují na zanedbatelné změny relativní vlhkosti. Zároveň se ukazuje, že nejistoty vyjádřené jako směrodatné odchylky výsledků jednotlivých modelů převyšují na většině území zjištěný modelový průměr očekávaných změn. Zatímco relativní změny RH se pohybují od cca -0.4% do 0.4%, nejistoty dosahují hodnot až 1%. S ohledem na zjištěné nejistoty, není detailnější interpretace rozložení výsledků v tomto případě možná Graf 3.6.1: Rozložení relativní vlhkosti (%) pro simulaci období RCP8.5 RCP4.5 Graf 3.6.2: Roční průměr rozložení změn relativní vlhkosti (%) pro scénáře RCP4.5 a RCP8.5 (řádky). Rozdíly mezi simulacemi budoucích období a (sloupce) a simulacemi pro historické období Barevná škála zobrazuje průměr modelových výsledků, čárové kontury ukazují nejistoty vyjádřené směrodatnou odchylkou výsledků jednotlivých modelů. 18

21 V rámci ročního průměru lze tedy pouze konstatovat, že modely předpokládají zcela minimální změny. Výraznější změny relativní vlhkosti lze pozorovat v jednotlivých měsících v rámci ročního chodu. Graf zobrazuje modelový průměr ročních chodů pro uzlové body odpovídající Brnu a Praze. V grafech jsou vyneseny výsledky odpovídající historické simulaci i budoucím scénářům (linie) a jejich rozdíly (sloupcový graf uprostřed). Grafy ilustrují rozložení výsledků na celém území ČR pro jednotlivé sezóny a pro simulovaná období a různé scénáře. Výsledky pro jednotlivé měsíce a sezóny ukazují podobně jako v případě ročního průměru minimální změny relativní vlhkosti a zároveň nejistoty přesahující velikosti těchto změn. Maximální pokles relativní vlhkosti je indikován během letních měsíců s výraznějším projevem pro vzdálenější období což je v souladu s nárůstem teploty vzduchu v letním období (viz následující kapitola). Tento pokles se projevuje v rámci celého území ČR. V zimních a jarních měsících výsledky naopak poukazují na určitý nárůst relativní vlhkosti. To je nejvýraznější pro scénář RCP4.5 a období S ohledem na zjištěné nejistoty ale není detailnější interpretace rozložení výsledků v tomto případě možná PRAHA BRNO Graf 3.6.3: Roční chody relativní vlhkosti (%) pro uzlové body odpovídající Brnu a Praze (řádky). Rozdíly mezi simulacemi budoucích období a (sloupce) a simulacemi pro historické období Linie zobrazují modelové roční chody, sloupcové grafy ilustrují rozdíly mezi simulovanou budoucností a minulostí. 19

22 HIST / RCP / RCP / RCP / RCP8.5 SON JJA MAM DJF 20 Graf 3.6.4: Rozložení změn relativní vlhkosti (%) pro historickou simulaci a rozdíly se simulacemi budoucích období a pro scénáře RCP4.5 a RCP 8.5 (sloupce) a pro různé sezóny (řádky). Barevná škála zobrazuje průměr modelových výsledků, čárové kontury ukazují nejistoty vyjádřené směrodatnou odchylkou výsledků jednotlivých modelů. DJF - prosinec/leden/únor, MAM - březen/duben/květen, JJA - červen/červenec/srpen, SON-září/říjen/listopad.

23 3.7 Průměrná teplota vzduchu (T) Průměrná teplota vzduchu představuje základní charakteristiku klimatu daného místa a současně představuje klimatický prvek, který je v České republice měřen nejdelší dobu (souvislá řada měření v Pražském Klementinu už 250 let). Relativní změny průměrné teploty pro období a vůči simulaci historického období jsou zobrazeny v grafu Výsledky ukazují vzrůst průměrné teploty pro obě studovaná období i pro oba scénáře. Rozdíly mezi jednotlivými oblastmi ČR jsou ve srovnání s celkovým vzrůstem průměrné teploty malé a nejistoty vyjádřené jako směrodatné odchylky výsledků jednotlivých modelů hodnoty těchto rozdílů převyšují. Nejvyšší nejistoty se objevují v oblastech nejvyššího vzrůstu teplot. To je indikováno v oblasti Krušných hor, Krkonoš, Hanušovické vrchoviny a severu Jihomoravského kraje. Graf zobrazuje modelový průměr ročních chodů pro uzlové body odpovídající Brnu a Praze. V grafech jsou vyneseny výsledky odpovídající historické simu Graf 3.7.1: Rozložení průměrné teploty ( C) pro simulaci období RCP8.5 RCP4.5 Graf 3.7.2: Roční průměr rozložení změn průměrné teploty ( C) pro scénáře RCP4.5 a RCP8.5 (řádky). Rozdíly mezi simulacemi budoucích období a (sloupce) a simulacemi pro historické období Barevná škála zobrazuje průměr modelových výsledků, čárové kontury ukazují nejistoty vyjádřené směrodatnou odchylkou výsledků jednotlivých modelů. 21

Podnebí a počasí všichni tyto pojmy známe

Podnebí a počasí všichni tyto pojmy známe Podnebí a počasí všichni tyto pojmy známe Obsah: Podnebí Podnebné pásy Podnebí v České republice Počasí Předpověď počasí Co meteorologové sledují a používají Meteorologické přístroje Meteorologická stanice

Více

5. hodnotící zpráva IPCC. Radim Tolasz Český hydrometeorologický ústav

5. hodnotící zpráva IPCC. Radim Tolasz Český hydrometeorologický ústav 5. hodnotící zpráva IPCC Radim Tolasz Český hydrometeorologický ústav Mění se klima? Zvyšuje se extremita klimatu? Nebo nám jenom globalizovaný svět zprostředkovává informace rychleji a možná i přesněji

Více

Indikátory zranitelnosti vůči dopadům změny klimatu

Indikátory zranitelnosti vůči dopadům změny klimatu Indikátory zranitelnosti vůči dopadům změny klimatu Hana Škopková, Miroslav Havránek Univerzita Karlova v Praze, Centrum pro otázky životního prostředí Konference Tvoříme klima pro budoucnost Liberec,

Více

Zima na severní Moravě a ve Slezsku v letech 2005-2012

Zima na severní Moravě a ve Slezsku v letech 2005-2012 Zima na severní Moravě a ve Slezsku v letech 2005-2012 Vypracoval: Mgr. Tomáš Ostrožlík ČHMÚ, pobočka Ostrava Poruba RPP Zima na severní Moravě a ve Slezsku v letech 2005-2012 - teplotní poměry - sněhové

Více

Hodnocení úrovně koncentrace PM 10 na stanici Most a Kopisty v průběhu hydrologické rekultivace zbytkové jámy lomu Most Ležáky 1

Hodnocení úrovně koncentrace PM 10 na stanici Most a Kopisty v průběhu hydrologické rekultivace zbytkové jámy lomu Most Ležáky 1 Hodnocení úrovně koncentrace PM 1 na stanici Most a Kopisty v průběhu hydrologické rekultivace zbytkové jámy lomu Most Ležáky 1 Projekt č. TA12592 je řešen s finanční podporou TA ČR Znečištění ovzduší

Více

Vliv města na interakce mezi klimatem a kvalitou ovzduší

Vliv města na interakce mezi klimatem a kvalitou ovzduší Vliv města na interakce mezi klimatem a kvalitou ovzduší, Tomáš Halenka, Michal Belda, Kateřina Šindelářová Matematicko-fyzikální fakulta UK v Praze Katedra meteorologie a ochrany prostředí Projekt TEPELNÝ

Více

Vliv Mosteckého jezera na teplotu a vlhkost vzduchu a rychlost větru. Lukáš Pop Ústav fyziky atmosféry v. v. i. AV ČR

Vliv Mosteckého jezera na teplotu a vlhkost vzduchu a rychlost větru. Lukáš Pop Ústav fyziky atmosféry v. v. i. AV ČR Vliv Mosteckého jezera na teplotu a vlhkost vzduchu a rychlost větru Lukáš Pop Ústav fyziky atmosféry v. v. i. AV ČR Motivace a cíle výzkumu Vznik nové vodní plochy mění charakter povrchu (teplotní charakteristiky,

Více

Hodnocení lokálních změn kvality ovzduší v průběhu napouštění jezera Most

Hodnocení lokálních změn kvality ovzduší v průběhu napouštění jezera Most Hodnocení lokálních změn kvality ovzduší v průběhu napouštění jezera Most Ing. Jan Brejcha, Výzkumný ústav pro hnědé uhlí a.s., brejcha@vuhu.cz Voda a krajina 2014 1 Projekt č. TA01020592 je řešen s finanční

Více

Martin Hanel DOPADY ZMĚN KLIMATU NA NEDOSTATKOVÉ OBJEMY A MOŽNOST JEJICH KOMPENZACE POMOCÍ TECHNICKÝCH OPATŘENÍ

Martin Hanel DOPADY ZMĚN KLIMATU NA NEDOSTATKOVÉ OBJEMY A MOŽNOST JEJICH KOMPENZACE POMOCÍ TECHNICKÝCH OPATŘENÍ Martin Hanel DOPADY ZMĚN KLIMATU NA NEDOSTATKOVÉ OBJEMY A MOŽNOST JEJICH KOMPENZACE POMOCÍ TECHNICKÝCH OPATŘENÍ OSNOVA (1) Probíhající změny klimatu a jejich vliv na hydrologickou bilanci (2) Aktualizace

Více

veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D.

veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D. Vybraná rozdělení spojitých náhodných veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D. Třídění Základním zpracováním dat je jejich třídění. Jde o uspořádání získaných dat, kde volba třídícího

Více

PODNEBÍ ČR - PROMĚNLIVÉ, STŘÍDAVÉ- /ČR JE NA ROZHRANÍ 2 HLAV.VLIVŮ/

PODNEBÍ ČR - PROMĚNLIVÉ, STŘÍDAVÉ- /ČR JE NA ROZHRANÍ 2 HLAV.VLIVŮ/ gr.j.mareš Podnebí EU-OP VK VY_32_INOVACE_656 PODNEBÍ ČR - PROMĚNLIVÉ, STŘÍDAVÉ- /ČR JE NA ROZHRANÍ 2 HLAV.VLIVŮ/ POČASÍ-AKTUÁLNÍ STAV OVZDUŠÍ NA URČITÉM MÍSTĚ PODNEBÍ-PRŮMĚR.STAV OVZDUŠÍ NA URČITÉM MÍSTĚ

Více

Hodnocení roku 2013 a monitoring sucha na webových stránkách ČHMÚ možnosti zpracování, praktické výstupy

Hodnocení roku 2013 a monitoring sucha na webových stránkách ČHMÚ možnosti zpracování, praktické výstupy Český hydrometeorologický ústav, pobočka Brno Mendelova univerzita v Brně Hodnocení roku 2013 a monitoring sucha na webových stránkách ČHMÚ možnosti zpracování, praktické výstupy Jaroslav Rožnovský, Mojmír

Více

Zpravodaj. Českého hydrometeorologického ústavu, pobočky Ostrava. Číslo 3 / 2010. Český hydrometeorologický ústav, pobočka Ostrava

Zpravodaj. Českého hydrometeorologického ústavu, pobočky Ostrava. Číslo 3 / 2010. Český hydrometeorologický ústav, pobočka Ostrava Českého hydrometeorologického ústavu, pobočky Ostrava, vydává Český hydrometeorologický ústav, pobočka Ostrava, K Myslivně 3/2182, 708 00 Ostrava. Informace a údaje uvedené v tomto materiálu neprošly předepsanou

Více

Hydrometeorologický a klimatický souhrn měsíce Meteoaktuality2014 LISTOPAD 2014

Hydrometeorologický a klimatický souhrn měsíce Meteoaktuality2014 LISTOPAD 2014 Hydrometeorologický a klimatický souhrn měsíce Meteoaktuality2014 LISTOPAD 2014 Autorství: Meteo Aktuality 1 Přehled dokumentu: Obsah Obecné shrnutí... 3 1. dekáda:...3 2. dekáda:...3 3. dekáda:...3 Podrobnější

Více

Brána do vesmíru. Hvězdárna Valašské Meziříčí, p. o. Krajská hvezdáreň v Žiline

Brána do vesmíru. Hvězdárna Valašské Meziříčí, p. o. Krajská hvezdáreň v Žiline Brána do vesmíru Hvězdárna Valašské Meziříčí, p. o. Krajská hvezdáreň v Žiline Atmosféra Země plynný obal Země zabraňuje úniku tepla chrání Zemi před škodlivým zářením Druhy oblaků Vysoká oblaka Jsou

Více

WWW.METEOVIKYROVICE. WWW.METEOVIKYROVICE.WBS.CZ KLIMATICKÁ STUDIE. Měsíc květen v obci Vikýřovice v letech 2006-2009. Ondřej Nezval 3.6.

WWW.METEOVIKYROVICE. WWW.METEOVIKYROVICE.WBS.CZ KLIMATICKÁ STUDIE. Měsíc květen v obci Vikýřovice v letech 2006-2009. Ondřej Nezval 3.6. WWW.METEOVIKYROVICE. WWW.METEOVIKYROVICE.WBS.CZ KLIMATICKÁ STUDIE Měsíc květen v obci Vikýřovice v letech 2006-2009 Ondřej Nezval 3.6.2009 Studie porovnává jednotlivé zaznamenané měsíce květen v letech

Více

Změna klimatu, její dopady a možná opatření k její eliminaci

Změna klimatu, její dopady a možná opatření k její eliminaci Změna klimatu, její dopady a možná opatření k její eliminaci Ing. Martin Kloz, CSc. konference Globální a lokální přístupy k ochraně klimatu 8. 12. 2014 Strana 1 Skleníkový efekt a změna klimatu 1 Struktura

Více

Pravděpodobný vývoj. změn n klimatu. a reakce společnosti. IPCC charakteristika. Klimatický systém m a. Teplota jako indikátor. lní jev.

Pravděpodobný vývoj. změn n klimatu. a reakce společnosti. IPCC charakteristika. Klimatický systém m a. Teplota jako indikátor. lní jev. Pravděpodobný vývoj změny klimatu a reakce společnosti Jan P r e t e l Seminář Klimatická změna možné dopady na vodní systémy a vodní hodpodářství Česká limnologická společnost Praha, 10.12.2007 IPCC charakteristika

Více

Krkonoše. Smrk. Jeseníky

Krkonoše. Smrk. Jeseníky Krkonoše Nejvyšší pohoří v České republice najdeme na severu Čech při hranici s Polskem. Pokrývá je smrkový les. K nejnápadnějším vrcholům patří Kozí hřbety, Luční hora, Studniční hora a samozřejmě Sněžka.

Více

Jan Pretel Český hydrometeorologický ústav. Workshop on Atopic Dermatitis Hvězdárna a púlanetarium hl.m.prahy 23.5.2008

Jan Pretel Český hydrometeorologický ústav. Workshop on Atopic Dermatitis Hvězdárna a púlanetarium hl.m.prahy 23.5.2008 Jan Pretel Český hydrometeorologický ústav Workshop on Atopic Dermatitis Hvězdárna a púlanetarium hl.m.prahy 23.5.2008 Mezivládní panel IPCC Klimatický systém a jeho změny Dopady klimatické změny Další

Více

ství Ing. Miroslav Král, CSc. ředitel odboru vodohospodářské politiky tel. + 420 221 812 449 kral@mze.cz

ství Ing. Miroslav Král, CSc. ředitel odboru vodohospodářské politiky tel. + 420 221 812 449 kral@mze.cz 12. Magdeburský seminář k ochraně vod Rámcová směrnice o vodách (WFD) 10. 13. října 2006 Český Krumlov Zmírn rnění dopadů změn n klimatu na vodní hospodářstv ství Ing. Miroslav Král, CSc. ředitel odboru

Více

Možné dopady měnícího se klimatu na území České republiky

Možné dopady měnícího se klimatu na území České republiky Český hydrometeorologický ústav, pobočka Brno Kroftova 43, 616 67 Brno e-mail:roznovsky@chmi.cz http://www.chmi.cz telefon: 541 421 020, 724185617 fax: 541 421 018, 541 421 019 Možné dopady měnícího se

Více

Zpráva o testu dřevin na pozemku ve Stachách na Šumavě

Zpráva o testu dřevin na pozemku ve Stachách na Šumavě Ústřední kontrolní a zkušební ústav zemědělský Oddělení půdy a lesnictví Zpráva o testu dřevin na pozemku ve Stachách na Šumavě Průběžná zpráva Zpracoval: Ing. Dušan Reininger, Ph.D Dr.Ing. Přemysl Fiala

Více

Globální oteplování máme věřit předpovědím?

Globální oteplování máme věřit předpovědím? Globální oteplování máme věřit předpovědím? prof. Ing. Emil Pelikán,CSc. Ústav informatiky AV ČR, v.v.i. Fakulta dopravní ČVUT v Praze pelikan@cs.cas.cz Obsah Úvod Klimatický systém Skleníkové plyny Změny

Více

ANOTACE nově vytvořených/inovovaných materiálů

ANOTACE nově vytvořených/inovovaných materiálů ANOTACE nově vytvořených/inovovaných materiálů Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/34.1017 Číslo a název šablony III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT klíčové aktivity Tematická oblast Fyzicko

Více

Statistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1

Statistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1 Statistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1 1 ČHMÚ, OPZV, Na Šabatce 17, 143 06 Praha 4 - Komořany sosna@chmi.cz, tel. 377 256 617 Abstrakt: Referát

Více

Experimentální měření sněhu na vybraných lokalitách Jeseníků a Beskyd

Experimentální měření sněhu na vybraných lokalitách Jeseníků a Beskyd Experimentální měření sněhu na vybraných lokalitách Jeseníků a Beskyd Přednáška ČHMÚ Ostrava 16/04/2012 Martin JONOV Šárka MADĚŘIČOVÁ Měření sněhové pokrývky - pravidelné měření se provádí v rámci ČHMÚ

Více

Pracovní list: řešení

Pracovní list: řešení Prší, prší, jen se leje... Pracovní list: řešení 1. Zahájení celoročního měření srážek a výparu Obr. 1 Různé typy srážkoměrů (1) příklad vlastní výroby (2) domácí jednoduchý (3) školní automatická stanice

Více

Stav a vývoj kvality ovzduší v Praze-Satalicích v letech 2004 2013

Stav a vývoj kvality ovzduší v Praze-Satalicích v letech 2004 2013 Stav a vývoj kvality ovzduší v Praze-Satalicích v letech 2004 2013 a) Zhodnocení stavu a vývoje kvality ovzduší v Praze-Satalicích v letech 2004-2013 zejména vzhledem k zprovoznění Vysočanské radiály.

Více

Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Dálkový průzkum Země

Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Dálkový průzkum Země Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Dálkový průzkum Země strana 2 Co je DPZ Dálkový průzkum je umění rozdělit svět na množství malých barevných čtverečků, se kterými si lze hrát na počítači a odhalovat jejich neuvěřitelný

Více

Návrh metodiky pro stanovení bezpečnostních rizik plynovodů Zvýšení efektivnosti provozu a údržby potrubních systémů Nitra 15-16.11.

Návrh metodiky pro stanovení bezpečnostních rizik plynovodů Zvýšení efektivnosti provozu a údržby potrubních systémů Nitra 15-16.11. Návrh metodiky pro stanovení bezpečnostních rizik plynovodů Zvýšení efektivnosti provozu a údržby potrubních systémů Nitra 15-16.11. 2011 Ing. Petr Bebčák, Ph.D. K.B.K. fire, s.r.o. Ostrava VŠB TU Ostrava

Více

Zpravodaj. Českého hydrometeorologického ústavu, pobočky Ostrava. Číslo 3 / 2011. Český hydrometeorologický ústav, pobočka Ostrava

Zpravodaj. Českého hydrometeorologického ústavu, pobočky Ostrava. Číslo 3 / 2011. Český hydrometeorologický ústav, pobočka Ostrava Českého hydrometeorologického ústavu, pobočky Ostrava, vydává Český hydrometeorologický ústav, pobočka Ostrava, K Myslivně 3/2182, 708 00 Ostrava. Informace a údaje uvedené v tomto materiálu neprošly předepsanou

Více

Výzkum v oblasti povodňové ochrany v České republice

Výzkum v oblasti povodňové ochrany v České republice Výzkum v oblasti povodňové ochrany v České republice Josef Reidinger, Ministerstvo životního prostředí ČR Ladislav Kašpárek, Výzkumný ústav vodohospodářský T.G.M. Hlavní směry výzkumu byly v posledních

Více

23.Počasí Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky

23.Počasí Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky Krajinná sféra a její zákl.části 23.Počasí Počasí Autor: Mgr. Irena Doležalová Datum (období) tvorby: únor 2012 červen 2013 Ročník: šestý Vzdělávací oblast: zeměpis Anotace: Žáci se seznámí se základními

Více

Věc: Posouzení potenciálních environmentálních dopadů silniční dopravy v lokalitě Spořilov po zavedení NEZ v Praze v roce 2015

Věc: Posouzení potenciálních environmentálních dopadů silniční dopravy v lokalitě Spořilov po zavedení NEZ v Praze v roce 2015 Instituce: Centrum dopravního výzkumu, v.v.i. Vypracoval: Mgr. Marek Tögel Kontakt: 541 641 306, marek.togel@cdv.cz Datum: 29. 7. 2014 Věc: Posouzení potenciálních environmentálních dopadů silniční dopravy

Více

Matematické modelování dopravního proudu

Matematické modelování dopravního proudu Matematické modelování dopravního proudu Ondřej Lanč, Alena Girglová, Kateřina Papežová, Lucie Obšilová Gymnázium Otokara Březiny a SOŠ Telč lancondrej@centrum.cz Abstrakt: Cílem projektu bylo seznámení

Více

2) Povětrnostní činitelé studují se v ovzduší atmosféře (je to..) Meteorologie je to věda... Počasí. Meteorologické prvky. Zjišťují se měřením.

2) Povětrnostní činitelé studují se v ovzduší atmosféře (je to..) Meteorologie je to věda... Počasí. Meteorologické prvky. Zjišťují se měřením. Pracovní list č. 2 téma: Povětrnostní a klimatičtí činitelé část. 1 Obsah tématu: Obsah tématu: 1) Vlivy působící na rostlinu 2) Povětrnostní činitelé a pojmy související s povětrnostními činiteli 3) Světlo

Více

Vliv protiprašných sítí na dispersi pevných částic v blízkosti technologického celku (matematické modelování - předběžná zpráva)

Vliv protiprašných sítí na dispersi pevných částic v blízkosti technologického celku (matematické modelování - předběžná zpráva) Vliv protiprašných sítí na dispersi pevných částic v blízkosti technologického celku (matematické modelování - předběžná zpráva) Byl sestaven zjednodušený matematický model pro dvojrozměrné (2D) simulace

Více

Předmět: ZEMĚPIS Ročník: 6. ŠVP Základní škola Brno, Hroznová 1. Výstupy předmětu

Předmět: ZEMĚPIS Ročník: 6. ŠVP Základní škola Brno, Hroznová 1. Výstupy předmětu Vesmír a jeho vývoj práce s učebnicí, Žák má pochopit postupné poznávání Vesmíru vznik vesmíru, kosmické objekty, gravitační síla. ČJ psaní velkých písmen. Př,Fy život ve vesmíru, M vzdálenosti Hvězdy

Více

2. Použitá data, metoda nedostatkových objemů

2. Použitá data, metoda nedostatkových objemů Největší hydrologická sucha 20. století The largest hydrological droughts in 20th century Příspěvek vymezuje a porovnává největší hydrologická sucha 20. století. Pro jejich vymezení byla použita metoda

Více

Míra přerozdělování příjmů v ČR

Míra přerozdělování příjmů v ČR Míra přerozdělování příjmů v ČR Luboš Marek, Michal Vrabec Anotace V tomto článku počítají autoři hodnoty Giniho indexu v České republice. Tento index je spočítán nejprve za celou ČR, poté pro skupinu

Více

Simulace letního a zimního provozu dvojité fasády

Simulace letního a zimního provozu dvojité fasády Simulace letního a zimního provozu dvojité fasády Miloš Kalousek, Jiří Kala Anotace česky: Příspěvek se snaží srovnat vliv dvojité a jednoduché fasády na energetickou náročnost a vnitřní prostředí budovy.

Více

A-PDF Split DEMO : Purchase from www.a-pdf.com to remove the watermark

A-PDF Split DEMO : Purchase from www.a-pdf.com to remove the watermark A-PDF Split DEMO : Purchase from www.a-pdf.com to remove the watermark STŘEDNĚDOBÁ STRATEGIE (DO ROKU 2020) ZLEPŠENÍ KVALITY OVZDUŠÍ V ČR Tabulka 47: Úplná emisní bilance kraje Vysočina, údaje rok 2011,

Více

Měření teploty a tlaku. Tematický celek: Termodynamika. Úkol:

Měření teploty a tlaku. Tematický celek: Termodynamika. Úkol: Název: Měření teploty a tlaku. Tematický celek: Termodynamika. Úkol: 1. Zopakujte si, co víte o teplotě a jejím měření. 2. Zopakujte si, co víte o atmosférickém tlaku. 3. Navrhněte robota, který bude po

Více

Krušné hory a klimatická změna aneb Jak moc se ohřejeme?

Krušné hory a klimatická změna aneb Jak moc se ohřejeme? Krušné hory a klimatická změna aneb Jak moc se ohřejeme? Lenka Hájková CzechGlobe, Centrum výzkumu globální změny AV ČR Brno ČHMÚ, Praha Café Nobel, 16. 10. 2014, hvězdárna Teplice Co dnes víme o změně

Více

Ctislav Fiala: Optimalizace a multikriteriální hodnocení funkční způsobilosti pozemních staveb

Ctislav Fiala: Optimalizace a multikriteriální hodnocení funkční způsobilosti pozemních staveb 16 Optimální hodnoty svázaných energií stropních konstrukcí (Graf. 6) zde je rozdíl materiálových konstant, tedy svázaných energií v 1 kg materiálu vložek nejmarkantnější, u polystyrénu je téměř 40krát

Více

4 Klimatické podmínky

4 Klimatické podmínky 1 4 Klimatické podmínky Následující tabulka uvádí průměrné měsíční teploty vzduchu ve srovnání s dlouhodobým normálem 1961 1990 v Moravskoslezském kraji. Tabulka 1: Průměrné teploty vzduchu [ C] naměřené

Více

Souhrn nejdůležitějších výstupů Studie vlivu klimatu projektu GRACE

Souhrn nejdůležitějších výstupů Studie vlivu klimatu projektu GRACE Souhrn nejdůležitějších výstupů Studie vlivu klimatu projektu GRACE Souhrn uvádí výsledky dílčí studie Vliv klimatické změny na celkovou vodnost oblasti Hřensko Křinice/Kirnitzsch a oblasti Petrovice Lückendorf

Více

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0410 Číslo šablony: Název materiálu: Ročník: Identifikace materiálu: Jméno autora: Předmět: Tématický celek:

Více

Meteorologická stanice - VENTUS 831

Meteorologická stanice - VENTUS 831 Meteorologická stanice - VENTUS 831 POPIS Meteorologická stanice zobrazuje čas řízený rádiovým signálem DCF-77, měří barometrický tlak, vnitřní teplotu a relativní vlhkost, pomocí bezdrátových čidel měří

Více

Jak hodnotit zranitelnost území MAS a vybrat nejzávažnější hrozby?

Jak hodnotit zranitelnost území MAS a vybrat nejzávažnější hrozby? Jak hodnotit zranitelnost území MAS a vybrat nejzávažnější hrozby? 15. 3. 02016 Havlíčkův Brod Ing. Jakub Dlabka, Ph.D. Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava, Fakulta bezpečnostního inženýrství

Více

OBSAH. Obsah 1 ABSTRAKT 8 2 SOUHRN 10 3 ÚVOD 12

OBSAH. Obsah 1 ABSTRAKT 8 2 SOUHRN 10 3 ÚVOD 12 OBSAH Obsah 1 ABSTRAKT 8 2 SOUHRN 10 3 ÚVOD 12 SITUAČNÍ ANALÝZA UŽÍVÁNÍ DROG V ŠIRŠÍM KONTEXTU 17 SOCIODEMOGRAFICKÁ CHARAKTERISTIKA 18 /1 Demografický vývoj a věková struktura 19 /2 Porodnost a plodnost

Více

aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR

aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR 1 aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické

Více

Příprava meteorologických dat pro zkoumané oblasti

Příprava meteorologických dat pro zkoumané oblasti Informační systém kvality ovzduší v oblasti Polsko-Českého pohraničí ve Slezském a Moravskoslezském regionu CZ.3.22/1.2.00/09.01610 Příprava meteorologických dat pro zkoumané oblasti Manažerské shrnutí

Více

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Zpracování náhodného výběru popisná statistika Ing. Michal Dorda, Ph.D. Základní pojmy Úkolem statistiky je na základě vlastností výběrového souboru usuzovat o vlastnostech celé populace. Populace(základní

Více

Česká školní inspekce Fráni Šrámka 37, 150 21 Praha 5. České školní inspekce z průběhu a výsledků konkurzů na ředitele ve školním roce 2011/2012

Česká školní inspekce Fráni Šrámka 37, 150 21 Praha 5. České školní inspekce z průběhu a výsledků konkurzů na ředitele ve školním roce 2011/2012 Fráni Šrámka 37, 150 21 Praha 5 Souhrnné poznatky České školní inspekce z průběhu a výsledků konkurzů na ředitele ve školním roce 2011/2012 Praha, srpen 2012 1/5 1. Úvod Česká školní inspekce (dále ČŠI

Více

P R O T O K O L o měření evid.č.36/2010

P R O T O K O L o měření evid.č.36/2010 SON servis spol. s r.o., Šlechtitelů 1, 772 00 Olomouc, tel.: 602704256 P R O T O K O L o měření evid.č.36/2010 Objednatel: EKOSYSTEM, spol. s r.o. Podkovářská 800/6 Strana č.: 1 190 00 Praha 9 Místo měření:

Více

Simulace. Simulace dat. Parametry

Simulace. Simulace dat. Parametry Simulace Simulace dat Menu: QCExpert Simulace Simulace dat Tento modul je určen pro generování pseudonáhodných dat s danými statistickými vlastnostmi. Nabízí čtyři typy rozdělení: normální, logaritmicko-normální,

Více

Strategie hospodářské restrukturalizace Ústeckého, Moravskoslezského a Karlovarského kraje. Kanceláře zmocněnce vlády pro MSK, ÚK a KVK

Strategie hospodářské restrukturalizace Ústeckého, Moravskoslezského a Karlovarského kraje. Kanceláře zmocněnce vlády pro MSK, ÚK a KVK Strategie hospodářské restrukturalizace Ústeckého, Moravskoslezského a Karlovarského kraje Kanceláře zmocněnce vlády pro MSK, ÚK a KVK 1 Vymezení pomoci strukturálně postiženým krajům ( MSK, ÚK a KVK)

Více

KLIMATICKÉ POMĚRY ČR. Faktory. Typické povětrnostní situace

KLIMATICKÉ POMĚRY ČR. Faktory. Typické povětrnostní situace KLIMATICKÉ POMĚRY ČR Faktory o rázu makroklimatu rozhodují faktory: INVARIANTY (neměnné, stálé) geografická šířka poloha vzhledem k oceánu ráz aktivního povrchu georeliéf (anemoorografický efekt) nadmořská

Více

ZMĚNY METEOROLOGICKÝCH VELIČIN NA STANICI VIKÝŘOVICE BĚHEM ZATMĚNÍ SLUNCE V BŘEZNU 2015

ZMĚNY METEOROLOGICKÝCH VELIČIN NA STANICI VIKÝŘOVICE BĚHEM ZATMĚNÍ SLUNCE V BŘEZNU 2015 ZMĚNY METEOROLOGICKÝCH VELIČIN NA STANICI VIKÝŘOVICE BĚHEM ZATMĚNÍ SLUNCE V BŘEZNU 2015 Mgr. Nezval Ondřej 20.3.2015 1. ÚVOD Zatmění Slunce je astronomický jev, který nastane, když Měsíc vstoupí mezi Zemi

Více

Český hydrometeorologický ústav

Český hydrometeorologický ústav Český hydrometeorologický ústav Průvodce operativními hydrologickými informacemi na webu ČHMÚ Vaše vstupní brána do sítě webových stránek Českého hydrometeorologického ústavu, které mají za úkol informovat

Více

Šablona č. 01. 09 ZEMĚPIS. Výstupní test ze zeměpisu

Šablona č. 01. 09 ZEMĚPIS. Výstupní test ze zeměpisu Šablona č. 01. 09 ZEMĚPIS Výstupní test ze zeměpisu Anotace: Výstupní test je vhodný pro závěrečné zhodnocení celoroční práce v zeměpise. Autor: Ing. Ivana Přikrylová Očekávaný výstup: Žáci píší formou

Více

Příloha P.1 Mapa větrných oblastí

Příloha P.1 Mapa větrných oblastí Příloha P.1 Mapa větrných oblastí P.1.1 Úvod Podle metodiky Eurokódů se velikost zatížení větrem odvozuje z výchozí hodnoty základní rychlosti větru, definované jako střední rychlost větru v intervalu

Více

Číselné charakteristiky a jejich výpočet

Číselné charakteristiky a jejich výpočet Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz charakteristiky polohy charakteristiky variability charakteristiky koncetrace charakteristiky polohy charakteristiky

Více

Strategie hospodářské restrukturalizace Ústeckého, Moravskoslezského a Karlovarského kraje

Strategie hospodářské restrukturalizace Ústeckého, Moravskoslezského a Karlovarského kraje Konference Zaměstnanost 2015 / Karlovy Vary Strategie hospodářské restrukturalizace Ústeckého, Moravskoslezského a Karlovarského kraje Kanceláře zmocněnce vlády pro MSK, ÚK a KVK 1 Vymezení pomoci strukturálně

Více

SISP - charakteristika výběrového souboru

SISP - charakteristika výběrového souboru SISP - charakteristika výběrového souboru Výběr osob ve Studii individuální spotřeby potravin reprezentuje populaci České republiky dle Výsledků sčítání lidu, domů a bytů, 21. Šetření se zúčastnilo 259

Více

Automatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu. Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář, 8. 6. 2011

Automatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu. Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář, 8. 6. 2011 Automatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář, 8. 6. 2011 Cíle doktorandské práce Seminář 10. 11. 2010 Najít, implementovat, ověřit a do praxe

Více

VÝPOČTY VLHKOSTNÍCH CHARAKTERISTIK a KLASIFIKACE OBLAKŮ

VÝPOČTY VLHKOSTNÍCH CHARAKTERISTIK a KLASIFIKACE OBLAKŮ VÝPOČTY VLHKOSTNÍCH CHARAKTERISTIK a KLASIFIKACE OBLAKŮ Upraveno za podpory projektu FRVŠ 755/2013/B4/d: Multimediální podklady pro cvičení předmětu Agroklimatologie Určení maximálního tlaku vodní páry

Více

Hydrometeorologická zpráva o povodňové situaci v Moravskoslezském a Olomouckém kraji ve dnech 26. - 29. 5. 2014

Hydrometeorologická zpráva o povodňové situaci v Moravskoslezském a Olomouckém kraji ve dnech 26. - 29. 5. 2014 V Ostravě, dne 24. 6. 2014 Hydrometeorologická zpráva o povodňové situaci v Moravskoslezském a Olomouckém kraji ve dnech 26. - 29. 5. 2014 1. Zhodnocení meteorologických příčin povodňové situace V závěru

Více

Vliv klimatické změny na celkovou vodnost obou oblastí

Vliv klimatické změny na celkovou vodnost obou oblastí Společně využívané podzemní vody na česko-saském pomezí (GRACE) Vliv klimatické změny na celkovou vodnost obou oblastí ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA Mgr. Marta Martínková Praha, červen 2014 Vliv klimatické změny na

Více

Český hydrometeorologický ústav Pobočka České Budějovice Antala Staška 32, PSČ 370 07 REGIONÁLNÍ PŘEDPOVĚDNÍ PRACOVIŠTĚ

Český hydrometeorologický ústav Pobočka České Budějovice Antala Staška 32, PSČ 370 07 REGIONÁLNÍ PŘEDPOVĚDNÍ PRACOVIŠTĚ Český hydrometeorologický ústav Pobočka České Budějovice Antala Staška 32, PSČ 370 07 REGIONÁLNÍ PŘEDPOVĚDNÍ PRACOVIŠTĚ Radary Základní tok informací Sondy Družice Předpovědní pracoviště Předpověď počasí

Více

Metoda Monte Carlo a její aplikace v problematice oceňování technologií. Manuál k programu

Metoda Monte Carlo a její aplikace v problematice oceňování technologií. Manuál k programu Metoda Monte Carlo a její aplikace v problematice oceňování technologií Manuál k programu This software was created under the state subsidy of the Czech Republic within the research and development project

Více

Identifikátor materiálu: EU - 3-31 Člověk a příroda. Povrch ČR - prezentace. Anotace. Mgr. Iveta Havlová. Autor. Čeština. Jazyk

Identifikátor materiálu: EU - 3-31 Člověk a příroda. Povrch ČR - prezentace. Anotace. Mgr. Iveta Havlová. Autor. Čeština. Jazyk Identifikátor materiálu: EU - 3-31 Člověk a příroda Anotace Povrch ČR - prezentace Autor Mgr. Iveta Havlová Jazyk Čeština Očekávaný výstup Žák přiřadí správně názvy pohoří na slepou mapu, přiřadí k sobě

Více

Práce s větším objemem meteorologických a klimatologických dat v rámci projektů ve vědeckém centru CzechGlobe

Práce s větším objemem meteorologických a klimatologických dat v rámci projektů ve vědeckém centru CzechGlobe Práce s větším objemem meteorologických a klimatologických dat v rámci projektů ve vědeckém centru CzechGlobe Mgr. Pavel Zahradníček, Ph.D. Czechglobe Centrum výzkumu globální změny, oddělení Klimatického

Více

Popisná statistika kvantitativní veličiny

Popisná statistika kvantitativní veličiny StatSoft Popisná statistika kvantitativní veličiny Protože nám surová data obvykle žádnou smysluplnou informaci neposkytnou, je žádoucí vyjádřit tyto ve zhuštěnější formě. V předchozím dílu jsme začali

Více

Labe. Bílina. Morava. Česká řeka s největším povodím. Pramení v Krkonoších, území naší republiky opouští za Hřenskem. Labe v Ústí nad Labem?

Labe. Bílina. Morava. Česká řeka s největším povodím. Pramení v Krkonoších, území naší republiky opouští za Hřenskem. Labe v Ústí nad Labem? Labe Česká řeka s největším povodím. Pramení v Krkonoších, území naší republiky opouští za Hřenskem. Otázka: Která řeka se vlévá do Labe v Ústí nad Labem? Bílina Vlévá se zleva do Labe v Ústí nad Labem.

Více

CENY A NÁJEMNÉ RODINNÝCH DOMŮ. ZÁVISLOST CENY A NÁJEMNÉHO m 2 BYTU NA JEHO VELIKOSTI

CENY A NÁJEMNÉ RODINNÝCH DOMŮ. ZÁVISLOST CENY A NÁJEMNÉHO m 2 BYTU NA JEHO VELIKOSTI Regionální disparity v dostupnosti bydlení, jejich socioekonomické důsledky a návrhy opatření na snížení regionálních disparit WD - VÝZKUM PRO ŘEŠENÍ REGIONÁLNÍCH DISPARIT - BYDLENÍ CENY A NÁJEMNÉ RODINNÝCH

Více

4 Monitoring návštěvnosti Cyklostezky Ohře SVATOŠSKÉ SKÁLY

4 Monitoring návštěvnosti Cyklostezky Ohře SVATOŠSKÉ SKÁLY 4 Monitoring návštěvnosti Cyklostezky Ohře SVATOŠSKÉ SKÁLY 4.1 Základní informace o monitoringu návštěvnosti stezky Zpracovatel: Spolupráce: Období: Lokalita: Partnerství, obecně prospěšná společnost Adresa:

Více

Strategie přizpůsobení se změně klimatu v podmínkách ČR

Strategie přizpůsobení se změně klimatu v podmínkách ČR Strategie přizpůsobení se změně klimatu v podmínkách ČR Zpracovalo Ministerstvo životního prostředí v meziresortní spolupráci s využitím klimatologických podkladů Českého hydrometeorologického ústavu.

Více

M E T E O R O L O G I C K Á S T A N I C E,

M E T E O R O L O G I C K Á S T A N I C E, M E T E O R O L O G I C K Á S T A N I C E, K L I M A T I C K É P O M Ě R Y ve Výzkumném ústavu rostlinné výroby v Praze Ruzyni Ilja Prášil a Pavla Prášilová Vydáno k 5. výročí založení VÚRV ISBN: 8-86555-9-7

Více

Ekonomické aspekty statistické regulace pro vysoce způsobilé procesy. Kateřina Brodecká

Ekonomické aspekty statistické regulace pro vysoce způsobilé procesy. Kateřina Brodecká Ekonomické aspekty statistické regulace pro vysoce způsobilé procesy Kateřina Brodecká Vysoce způsobilé procesy s rozvojem technologií a důrazem kladeným na aktivity neustálého zlepšování a zeštíhlování

Více

Porovnání energetické náročnosti pasivního domu, nízkoenergetického domu a energeticky úsporného domu

Porovnání energetické náročnosti pasivního domu, nízkoenergetického domu a energeticky úsporného domu Porovnání energetické náročnosti pasivního domu, nízkoenergetického domu a energeticky úsporného domu Aby bylo možno provést porovnání energetické náročnosti pasivního domu (PD), nízkoenergetického domu

Více

Sucho, součást našeho podnebí. Jaroslav Rožnovský e-mail: roznovsky@chmi.cz roznov@mendelu.cz

Sucho, součást našeho podnebí. Jaroslav Rožnovský e-mail: roznovsky@chmi.cz roznov@mendelu.cz Sucho, součást našeho podnebí Jaroslav Rožnovský e-mail: roznovsky@chmi.cz roznov@mendelu.cz Okruhy přednášky Výskyty extrémů počasí v posledních letech Sucho Predikce podnebí Závěry Ostrava_090215 Extrémy

Více

KIS a jejich bezpečnost I Šíření rádiových vln

KIS a jejich bezpečnost I Šíření rádiových vln KIS a jejich bezpečnost I Šíření rádiových vln Podstata jednotlivých druhů spojení, výhody a nevýhody jejich použití doc. Ing. Marie Richterová, Ph.D. Katedra komunikačních a informačních systémů Černá

Více

Přírodní rizika. Výzkum možných rizik v blízkém okolí Adamova. Autoři: Soňa Flachsová Anna Kobylková. Škola: ZŠ a MŠ Adamov, Komenského 4, 679 04

Přírodní rizika. Výzkum možných rizik v blízkém okolí Adamova. Autoři: Soňa Flachsová Anna Kobylková. Škola: ZŠ a MŠ Adamov, Komenského 4, 679 04 Přírodní rizika Výzkum možných rizik v blízkém okolí Adamova Autoři: Soňa Flachsová Anna Kobylková Škola: ZŠ a MŠ Adamov, Komenského 4, 679 04 1) OBSAH 1) Obsah 2) Úvod 3) Cíl 4) Realizační část 5) Závěr

Více

vzorek1 0.0033390 0.0047277 0.0062653 0.0077811 0.0090141... vzorek 30 0.0056775 0.0058778 0.0066916 0.0076192 0.0087291

vzorek1 0.0033390 0.0047277 0.0062653 0.0077811 0.0090141... vzorek 30 0.0056775 0.0058778 0.0066916 0.0076192 0.0087291 Vzorová úloha 4.16 Postup vícerozměrné kalibrace Postup vícerozměrné kalibrace ukážeme na úloze C4.10 Vícerozměrný kalibrační model kvality bezolovnatého benzinu. Dle následujících kroků na základě naměřených

Více

Vliv kapilární vodivosti na tepelně technické vlastnosti stavební konstrukce

Vliv kapilární vodivosti na tepelně technické vlastnosti stavební konstrukce Vliv kapilární vodivosti na tepelně technické vlastnosti stavební konstrukce Článek se zabývá problematikou vlivu kondenzující vodní páry a jejího množství na stavební konstrukce, aplikací na střešní pláště,

Více

O MOŽNOSTI ADJUSTACE IMISNÍCH KONCENTRACÍ NA METEOROLOGICKÉ PODMÍNKY. RNDr. Josef Keder, CSc.

O MOŽNOSTI ADJUSTACE IMISNÍCH KONCENTRACÍ NA METEOROLOGICKÉ PODMÍNKY. RNDr. Josef Keder, CSc. O MOŽNOSTI ADJUSTACE IMISNÍCH KONCENTRACÍ NA METEOROLOGICKÉ PODMÍNKY RNDr. Josef Keder, CSc. Zadání úlohy V souladu s požadavkem zadavatele (MŽP) bude zpracována metodika, umožňující oprostit průměrné

Více

Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Ekonomická fakulta Katedra regionální a environmentální ekonomiky

Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Ekonomická fakulta Katedra regionální a environmentální ekonomiky Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Ekonomická fakulta Katedra regionální a environmentální ekonomiky Úvodem V roce 2006 vyhlásilo MMR výzkumný program WD - Výzkum pro potřeby řešení regionálních

Více

Kvalita ovzduší a emisní inventury v roce 2007

Kvalita ovzduší a emisní inventury v roce 2007 Kvalita ovzduší a emisní inventury v roce 2007 Ochrana ovzduší ve státní správě 18. 20. listopadu 2007 Jan Macoun, Český hydrometeorologický ústav macoun@chmi.cz Emisní bilance podklady: REZZO 1: údaje

Více

Porovnání energetické náročnosti pasivního domu, nízkoenergetického domu a energeticky úsporného domu

Porovnání energetické náročnosti pasivního domu, nízkoenergetického domu a energeticky úsporného domu Porovnání energetické náročnosti pasivního domu, nízkoenergetického domu a energeticky úsporného domu Aby bylo možno provést porovnání energetické náročnosti pasivního domu (PD), nízkoenergetického domu

Více

Univerzitní centrum energeticky efektivních budov, České vysoké učení technické, Buštěhrad

Univerzitní centrum energeticky efektivních budov, České vysoké učení technické, Buštěhrad Zjednodušená měsíční bilance solární tepelné soustavy BILANCE 2015/v2 Tomáš Matuška, Bořivoj Šourek Univerzitní centrum energeticky efektivních budov, České vysoké učení technické, Buštěhrad Úvod Pro návrh

Více

Pracovní list č. 3 téma: Povětrnostní a klimatičtí činitelé část 2

Pracovní list č. 3 téma: Povětrnostní a klimatičtí činitelé část 2 Pracovní list č. 3 téma: Povětrnostní a klimatičtí činitelé část 2 Obsah tématu: 1) Vzdušný obal země 2) Složení vzduchu 3) Tlak vzduchu 4) Vítr 5) Voda 1) VZDUŠNÝ OBAL ZEMĚ Vzdušný obal Země.. je směs

Více

DYNAMIKA PROMĚNLIVOSTI KONVERZNÍHO FAKTORU ZA TYPICKÝCH DNŮ

DYNAMIKA PROMĚNLIVOSTI KONVERZNÍHO FAKTORU ZA TYPICKÝCH DNŮ DYNAMIKA PROMĚNLIVOSTI KONVERZNÍHO FAKTORU ZA TYPICKÝCH DNŮ Marcela Mašková, Jaroslav Rožnovský Ústav krajinné ekologie, Vysoká škola zemědělská Brno ÚVOD Základem existence a produkční aktivity rostlin

Více

R E G I O N ÁL N Í Z E M ĚP I S

R E G I O N ÁL N Í Z E M ĚP I S R E G I O N ÁL N Í Z E M ĚP I S VÝUKOVÁSLEPÁMAPA POLÁRNÍOBLASTI -ARKTIDA Mgr. Iva Svobodová Polární oblasti obecná charakteristika rozsáhlá území obklopující oba zemské póly přesněji vymezené polárním

Více

10. Energeticky úsporné stavby

10. Energeticky úsporné stavby 10. Energeticky úsporné stavby Klíčová slova: Nízkoenergetický dům, pasivní dům, nulový dům, aktivní dům, solární panely, fotovoltaické články, tepelné ztráty objektu, součinitel prostupu tepla. Anotace

Více

Společnost, její udržitelnost, bezpečnost a klimatická změna

Společnost, její udržitelnost, bezpečnost a klimatická změna Resilience a adaptace na klimatickou změnu v regionálních strategiích Společnost, její udržitelnost, bezpečnost a klimatická změna Pavel Danihelka Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava, Fakulta

Více

Jan Pretel. Český hydrometeorologický ústav. ČNV ONK CityPlan, 23. 4. 2012

Jan Pretel. Český hydrometeorologický ústav. ČNV ONK CityPlan, 23. 4. 2012 Jan Pretel Český hydrometeorologický ústav ČNV ONK CityPlan, 23. 4. 2012 Základní témata Stávající vývoj klimatu s důrazem na ČR Klimatická změna a extremita projevů počasí Aktuální modelové projekce očekávaného

Více

materiál č. šablony/č. sady/č. materiálu: Autor:

materiál č. šablony/č. sady/č. materiálu: Autor: Masarykova základní škola Klatovy, tř. Národních mučedníků 185, 339 01 Klatovy; 376312154, fax 376326089 E-mail: skola@maszskt.investtel.cz; internet: www.maszskt.investtel.cz Kód přílohy vzdělávací VY_32_INOVACE_Z678HO_13_02_07

Více